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Enregistrement W2015370061 · doi:10.3109/00016481003769972

Speech perception performance for 100 post-lingually deaf adults fitted with Neurelec cochlear implants: Comparison between Digisonic<sup>®</sup>Convex and Digisonic<sup>®</sup>SP devices after a 1-year follow-up

2010· article· en· W2015370061 sur OpenAlexaff
Diane S. Lazard, P. Bordure, Geneviève Lina‐Granade, Jacques Magnan, Renaud Meller, B. Meyer, E. Radafy, Pierre‐Eric Roux, Dan Gnansia, Vincent Péan, Éric Truy

Notice bibliographique

RevueActa Oto-Laryngologica · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCochlear implantSpeech perceptionImplantMedicinePerceptionQUIETCochlear implantationSet (abstract data type)PsychologySurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONCLUSION: Patients implanted with the Digisonic® SP device showed better identification scores than those implanted with the Convex device, with skills continuing to improve over a longer time period. Technological improvements were beneficial in terms of speech perception in quiet. OBJECTIVE: To compare speech perception skills for post-lingually deaf patients implanted with a previous Neurelec device, the Digisonic® Convex, with those implanted with a more recent one, the Digisonic® SP, which provides more electrodes and a faster stimulation rate. METHODS: This was a retrospective study of 100 implanted patients, 45 with the Digisonic® Convex implant and 55 with the Digisonic® SP. Speech perception (dissyllabic words and sentences, in open set) was evaluated until 1 year after implantation. RESULTS: Patients fitted with the Digisonic® SP implant showed significantly better scores after 3, 6, and 12 months (mean scores: 53%, 62%, and 68% for words; 58%, 69%, and 75% for sentences) than those fitted with the Convex implant (34%, 42%, and 43% for words; 38%, 59%, and 51% for sentences). The improvement in speech perception after implantation for SP patients continued throughout the 12 months for words and 6 months for sentences, versus 6 months for words and 3 months for sentences for Convex patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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